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摘要：本发明公开了一种基于动态自适应知识蒸馏的鼻咽喉内窥镜多部位分类方法与系统，该方法采用动态蒸馏温度和动态调整权重的混合损失函数来优化学生网络，使其不仅能在知识蒸馏框架内最大化学习教师网络的知识，还可以自主进行特征学习，为避免教师网络与学生网络能力差距导致的性能问题，该方法通过设计好的算法自动选择最优的一代的教师网络来指导学生网络。测试实验证明，该方法在鼻咽喉分类数据集上的有效性得到了验证，识别精度达到95.25％，高于其他现有方法，该方法为基于知识蒸馏的鼻咽喉内窥镜多部位分类方法的发展提供了新的思路。
主权项：1.一种基于动态自适应知识蒸馏的鼻咽喉内窥镜多部位分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，数据预处理，包括：裁剪内窥镜图像的黑边区域，并调整使所有图像的方向、尺寸一致；步骤2，构建并训练教师网络，得到最优教师网络；步骤3，利用最优教师网络创建软标签，训练学生网络，其中采用动态蒸馏温度调节方法，随学生网络性能的提升，降低蒸馏温度，通过比较温度调整后的软标签概率分布和学生网络的输出，逐步校正并提高性能，训练结束后得到优化的学生网络；步骤4，将内窥镜图像进行所述数据预处理，然后输入优化的学生网络，得到部位分类结果。
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百度查询： 西安邮电大学 基于动态自适应知识蒸馏的鼻咽喉内窥镜多部位分类方法与系统
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